离线数据分析与挖掘算法是指在不具备实时数据流处理条件或无需实时响应的场景下，对批量数据进行深度分析和知识发现的过程。离线数据分析通常在大数据处理平台上进行，例如Hadoop、Spark等，通过对大量历史数据进行批处理分析，揭示隐藏在数据中的模式、趋势和关联性。以下是一些常见的离线数据分析与挖掘算法：

1. 分类算法：

   • 决策树（Decision Tree）：通过一系列规则进行数据分类，如C4.5和CART算法。
   • 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理的简单概率分类模型。
   • 支持向量机（SVM）：通过构建最大化边界的超平面进行分类。

2. 回归算法：

   • 线性回归：用于预测连续数值结果的模型。
   • 岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归：在处理特征众多或存在多重共线性问题时进行回归分析。

3. 聚类算法：

   • K-means：通过迭代优化，将数据点划分到K个聚类中心所在的类簇中。
   • 层次聚类（Hierarchical Clustering）：构建数据点的树状结构来表示相似性。

4. 关联规则挖掘：

   • Apriori算法：用于发现频繁项集和关联规则，常用于市场篮子分析，如“购物篮分析”。

5. 异常检测：

   • 基于统计方法的离群点检测，如Z-Score、局部离群因子（LOF）等。
   • 基于密度的离群点检测算法，如DBSCAN。

6. 时间序列分析：

   • ARIMA模型：自回归积分滑动平均模型，用于分析时间序列数据的趋势和周期性。
   • 季节性分解（Seasonal Decomposition）：分离时间序列数据中的趋势、季节性和随机成分。

7. 预测模型：

   • 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）：用于处理非线性复杂关系的预测问题。
   • 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：在处理时间序列数据的长期依赖关系时表现优越。

在进行离线数据分析与挖掘时，数据预处理、特征工程、模型训练与验证、模型解释和结果报告等步骤同样非常重要。并且，由于离线处理通常面对大规模数据集，因此在算法的选择和实现过程中，还需要考虑计算效率、存储需求以及可扩展性等因素。